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基于自然语言处理的地铁工程车辆故障智能诊断研究
被引量：
1
1
作者
严硕
徐永能
何文韬
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期101-108,共8页
针对地铁工程车辆故障文本数据未得到合理利用的现象,提出了一种基于自然语言处理的故障智能诊断方法。该方法对故障文本进行预处理,采用Word2vec进行文本表示与词向量训练,运用LSTM与Softmax组成的RNN模块完成故障诊断,引入SMOTE算法...
针对地铁工程车辆故障文本数据未得到合理利用的现象,提出了一种基于自然语言处理的故障智能诊断方法。该方法对故障文本进行预处理,采用Word2vec进行文本表示与词向量训练,运用LSTM与Softmax组成的RNN模块完成故障诊断,引入SMOTE算法处理文本数据类别不平衡问题,以提高诊断精度。以某地铁设备中心的工程车辆故障数据为例,进行实验,精确率与召回率分别达到86.30%和86.68%。结果表明:新方法能够提升地铁工程车辆的故障诊断准确性,为地铁设备故障智能诊断和故障文本的利用提供解决思路。
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关键词
故障
诊断
工程车辆
自然语言处理
故障文本数据
RNN
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题名
基于自然语言处理的地铁工程车辆故障智能诊断研究
被引量：
1
1
作者
严硕
徐永能
何文韬
机构
南京理工大学自动化学院
出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期101-108,共8页
基金
中国国家自然科学基金项目(52072214)。
文摘
针对地铁工程车辆故障文本数据未得到合理利用的现象,提出了一种基于自然语言处理的故障智能诊断方法。该方法对故障文本进行预处理,采用Word2vec进行文本表示与词向量训练,运用LSTM与Softmax组成的RNN模块完成故障诊断,引入SMOTE算法处理文本数据类别不平衡问题,以提高诊断精度。以某地铁设备中心的工程车辆故障数据为例,进行实验,精确率与召回率分别达到86.30%和86.68%。结果表明:新方法能够提升地铁工程车辆的故障诊断准确性,为地铁设备故障智能诊断和故障文本的利用提供解决思路。
关键词
故障
诊断
工程车辆
自然语言处理
故障文本数据
RNN
Keywords
fault diagnosis
engineering vehicles
natural language processing
fault text data
RNN
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U279.2 [机械工程—车辆工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于自然语言处理的地铁工程车辆故障智能诊断研究
严硕
徐永能
何文韬
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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